메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김건욱 (현대자동차) 손재민 (현대자동차) 민재식 (현대자동차)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,087 - 1,090 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
We present a novel approach to OCR(Optical Character Recognition) of Korean character, Hangul. Since each character of Hangul consists of a number of graphemes, OCR of Hangul has two problems. First, the encoding list is very long and its size cannot be easily pre-defined. Second, the class imbalance in the encoding list is severe. To resolve this, we decompose each Hangul character into a set of graphemes and use Transformer model to learn the innate pattern of graphemes in the character. We achieved considerable accuracy gain on Hangul OCR, especially on long-tailed characters including unseen ones.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 모델
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

웹 검색엔진 및 딥러닝 기반 한글 단어 인식 OCR 시스템
장혁수 ,  고상호 ,  이재현 외 1명 한국통신학회논문지 2023 .09
문서 이미지 데이터 활용을 위한 지능형 OCR 기술 개발
김상준 ,  유동희 ,  황소영 외 1명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2022 .05
한글 OCR 데이터셋 생성 기법에 대한 연구
임재호 ,  최성록 ,  이재영 정보 및 제어 논문집 2020 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001548852